鲸鱼算法(WOA)优化混合核极限学习机(HKELM)分类预测，多特征输入模型，WOA-HKELM分类预测。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

大规模语言模型从理论到实践

碳纳米管场效应管（Carbon Nanotube Field-Effect Transistor, CNFET）是一种基于碳纳米管材料的半导体器件，其在微电子学和纳米电子学领域具有广阔的应用前景。Stanford模型是针对CNFET的一种电路模拟模型，特别为HSpice这种电路仿真软件所设计。本文将详细阐述该模型的核心概念、工作原理以及在HSpice中的应用。 碳纳米管是由单层或多层石墨烯卷曲而成的一维结构，具有独特的电学特性，如高载流子迁移率、低电阻和小尺寸。CNFET利用这些特性，可以实现高速、低功耗的电子开关操作。在Stanford模型中，CNFET的电学行为被数学化地表达，以便于在电路仿真中使用。 Stanford模型考虑了CNFET的几个关键因素，包括量子限域效应、电荷输运机制、栅极电容以及源漏接触电阻等。量子限域效应是指由于碳纳米管的直径很小，电子的能带结构受到量子力学的限制，导致其电导特性与传统半导体器件有所不同。电荷输运机制则涉及到电子在纳米管内的散射过程，包括声子散射、杂质散射等。栅极电容反映了栅极对沟道电荷的控制能力，而接触电阻则影响了电流的注入效率。 在HSpice中，Stanford模型通常通过一组参数来定义，这些参数包括但不限于：碳纳米管的直径、长度、管壁类型（单壁或多壁）、载流子类型（电子或空穴）、工作温度、栅极氧化层厚度等。用户可以根据实验数据或者理论计算来设定这些参数，以精确模拟实际CNFET的性能。 利用HSpice的Stanford模型，设计师可以进行复杂的电路仿真，比如模拟CNFET在不同工作条件下的电流-电压特性、频率响应、噪声性能等。这对于评估CNFET在逻辑门、高速通信、传感器和能源管理等领域的潜在应用至关重要。 在nano_model_39这个文件中，很可能包含了Stanford模型的详细参数设置、仿真脚本以及相关的仿真结果。用户可以通过解析这个文件来进一步理解CNFET的电路行为，并可能进行优化设计。通过对比不同的模型参数，可以探究CNFET性能的变化规律，从而推动碳纳米管电子技术的发展。 Stanford模型为理解和应用碳纳米管场效应管提供了一种强大的工具，使得科研人员和工程师能够在计算机上模拟CNFET的行为，以优化设计、减少实验成本并探索新的电路架构。而nano_model_39这样的文件，就是这一过程中不可或缺的数据载体和仿真资源。

标题 "一款CNC雕刻机全套STEP模型" 指出我们正在讨论的是一款基于计算机数字控制（CNC）技术的雕刻机的模型，且模型文件是用STEP格式提供的。STEP，全称为“Standard for the Exchange of Product model data”，是一种国际标准的数据交换格式，常用于CAD（计算机辅助设计）系统之间交换三维几何数据。这意味着该模型可以被多种CAD软件打开和编辑，具有良好的兼容性。 描述中提到，这款CNC雕刻机模型设计为铝型材骨架，铝型材因其轻质、强度高、易于加工等特点，常被用于CNC雕刻机的框架结构。DIY爱好者会发现这个项目特别吸引人，因为它声称制作过程简单，适合初学者尝试。"绝对物有所值"表明这个模型不仅在设计上考虑了成本效益，而且在学习和实践过程中也提供了良好的价值。 从"cnc 雕刻机 雕刻机模型"我们可以进一步了解，这个主题的核心是关于CNC雕刻机，这是一种自动化设备，通过计算机程序控制刀具在材料上进行精确切割和雕刻，广泛应用于木材、金属、塑料等材料的加工。 压缩包中的文件名列表提供了更多细节： - "cooler router 5.jpg" 和 "cooler router 4.jpg" 可能是雕刻机冷却系统的图片，冷却系统对于防止过热和保护刀具至关重要。 - "Final Render 2 19.jpg" 通常表示3D渲染图像，可能展示的是CNC雕刻机的最终外观或工作状态。 - "Final Render 2_0001.mp4" 可能是一个视频，展示了雕刻机的动态模拟或者实际操作过程。 - "router BOM.pdf" 是物料清单（Bill of Materials），列出了构建雕刻机所需的所有部件和数量，这对于DIY项目来说非常重要。 - "Router Base.STEP" 是雕刻机基座的三维模型文件，用户可以用它来进一步修改或分析设计。 - "Main Assem" 可能是指主要组件的组装指南或文件夹，包含了机器组装的关键信息。 - "Documentation" 文件夹很可能包含所有相关的文档，如使用手册、安装指南、安全须知等，这些都是成功完成项目的重要参考资料。 综合以上信息，这款CNC雕刻机模型是一个包含完整设计、构建指南和组件清单的资源包，适合那些想要学习CNC技术或提升DIY技能的人。通过这个项目，学习者可以理解CNC雕刻机的基本构造，熟悉CAD软件的使用，掌握机械装配原理，并了解实际操作过程。

大型语言模型是一类通过深度学习技术训练得到的能够处理自然语言任务的复杂神经网络模型。这些模型能够理解、生成或转换自然语言文本，为各种应用提供了强大的支持。Jay Alammar和Maarten Grootendorst在他们的著作《动手学大语言模型》中，提供了对这一领域深入浅出的介绍和实践指南。这本书对于行业内的实际应用有着非常重要的指导意义，书中采用了高度视觉化的介绍方式，覆盖了语言模型在生成、表示和检索等应用方面，这使得读者能够迅速地理解和掌握这些模型的使用与优化。 本书得到业界的广泛赞誉。例如，Nils Reimers（Cohere机器学习总监兼sentence-transformers的创造者）认为这本书是理解语言模型实用技术的一个宝贵资源。Andrew Ng（深度学习AI的创始人）也对此书给予了高度评价，认为它包含着插图和代码等元素，使得复杂主题变得易于理解。Josh Starmer（StatQuest的创始人）表示，在这本书的每一页上，他都能学到在当前语言模型时代取得成功所必需的知识。Luis Serrano（Serrano Academy的创始人兼CEO）则强调了这本书在算法进化、理论严格性和实用指导方面的结合，使之成为对任何对生成式人工智能感兴趣的读者来说必不可少的读物。 《动手学大语言模型》不仅提供了深入浅出的理论知识，还通过丰富的实例和全面的代码实验室，带领读者深入了解转换器模型、标记器、语义搜索、RAG等尖端技术的工作原理。读者通过阅读这本书，将能够从语言模型的历史和最新进展中迅速成长，成为一名专家。此外，书中内容涵盖了文本和视觉嵌入的融合，这为想要提升在生成式AI领域的知识水平的读者提供了丰富的案例研究和解决方案。 本书强调了大型语言模型的实践应用和重要性，随着人工智能技术的快速发展，掌握这些知识变得日益重要。无论读者是学生、研究者还是行业专业人士，这本书都能为其提供所需的实用知识和使用案例，帮助他们更有效地使用和提升对生成式AI的理解。

2.2 模型验证 对取 0.2,0.3,0.35,0.4,0.5,0.6,0.7 七个值，并根据相应的参数用 Matlab 软件进行模型演 变演示。 2.2.1 Matlab 求解模型 当有效传染率 =0.2 时： 175 >> 9997.0s ; >> 0003.0i ; >> ;2p >> ));2̂(**2.2)^1*(( pispssqrtd  >> ;/)1*( dpsx  180 >> ));1/()1log((*5.0 xxo  >> );*/( 1 psdx  >> ));2̂(*/()1*( 2 pspsx  >> ));2̂(*/( 3 psdx  >> ;8:01.0:0t 185 >> )));tan()*1.0**5.0(tan(*exp(1 11 ootdxy  >> );*1.0**5.0tanh(* 32 otdxy  >> ; 221 yxyy  >> );,( ytplot >>title('突发事件网络舆情信息 SIR 模型'); 190 >>xlabel('时间：t,单位：天'); >>ylabel('传播者数量比例 '); 得出模型，如图 3： 图 3  =0.2时舆情演变情况 195 同理，当取 0.3,0.35,0.4,0.5,0.6,0.7 时，编译代码与上述代码类似，得到的模型分别为 如图 4，图 5，图 6，图 7，图 8，图 9：

网络舆情演化分析是指通过研究网络上的舆论动态变化，对公众意见、观点、情绪等进行监测和分析，从而把握舆论的整体走向和可能的发展趋势。在信息技术日益成熟的今天，网络已成为信息传播和舆论表达的重要平台，网络舆情的演化研究对于政府决策、企业危机管理以及社会治理等都有重要的现实意义。 G模型是一种基于数学的建模方法，用于模拟和预测网络舆情的发展过程。G模型通常考虑了舆情传播的多种影响因素，如网络结构、信息传播机制、用户行为特征等，并通过设置不同的演化规则，尝试重现舆论的演变过程。在本研究中，毕兴明、谢乃明等学者提出了网络舆情演化G模型，并通过模型的求解步骤，分析了网络舆情的演化趋势。他们通过定义网络舆情的特征，并结合实际案例分析，验证了所构建模型的正确性和有效性。 网络舆情演化特征体系的梳理对研究网络舆情有基础性作用。网络舆情演化特征主要包括网络信息传播的速度、规模、深度和广度，以及网络舆情的导向性、复杂性、多变性和不可预测性。其中，速度和规模反映了舆论传播的强度；深度和广度则表明了舆论涉及的问题范围和受众层面。此外，网络舆情的特征还与其载体相关，例如社交媒体、论坛、博客等，它们对网络舆情的传播和演变起着不同的作用。 随着网络技术的发展，网络舆情的传播模式也在不断演化。例如，文献[12]提出的基于元胞自动机的网络舆论激励模型，和文献[13]的协同元胞自动机模型，都试图更准确地模拟网络舆情在社会网络中的传播。元胞自动机模型通过模拟细胞的生长和演化，来模拟复杂系统的动态行为，具有非常丰富的表现力，适合于描述和预测网络舆情这种动态复杂系统的演变。 在研究网络舆情演化时，学者们还关注了舆情的阶段划分。舆情通常经历潜伏期、爆发期、扩散期、消退期等不同阶段。在不同阶段，舆论的关注点、传播路径、传播速度等都有明显的差异。通过阶段划分，研究者可以更精确地追踪网络舆情的发展路径，针对不同阶段采取不同的应对策略。 此外，网络舆情演化分析还需要考虑突发性事件的影响。文献[5-7]研究了突发性事件评价指标体系的构建，这表明在面对突发事件时，网络舆情的演化往往具有不可预测性和突发性，对危机预警和应急管理提出了新的挑战。 我国网络舆情研究虽然起步较晚，但近年来已取得较快进展，研究的深度和广度都在不断扩展。我国互联网普及率虽低于发达国家，但网络舆论场的活跃度和影响力都非常显著，网络成为公众表达诉求的重要途径。通过对网络舆情演化规律的研究，可以更好地了解公众的舆情需求和情绪，为社会管理和服务提供科学依据。 网络舆情演化分析是一项多学科交叉的研究课题，涉及社会学、心理学、计算机科学、管理学等多个领域。通过构建和应用有效的舆情分析模型，不仅能够为社会提供更好的舆论引导和服务，还能为相关行业和机构提供危机预警和应对策略。随着网络技术的进一步发展，网络舆情演化分析的研究方法和手段也会持续创新，以适应新的研究需求和挑战。

如何使用MATLAB实现高速铁路的三维车轨耦合模型。文章从引言开始，阐述了研究背景和重要性，接着概述了车轨耦合模型的基本概念，包括车辆和轨道之间的相互作用。随后，文章深入探讨了MATLAB车轨耦合程序的设计与实现，具体涵盖了车辆模型、轨道模型的设计，以及耦合振动模型的建立。此外，还介绍了如何使用Simulink工具箱构建模型并加入不平顺等激励，以更真实地模拟实际运行环境。通过对仿真的结果分析，能够更好地评估车辆和轨道系统在复杂条件下的动力响应和安全性能。 适合人群：从事高速铁路工程、车辆工程、机械工程等相关领域的研究人员和技术人员，尤其是那些希望深入了解车轨耦合动力学的研究者。 使用场景及目标：适用于需要模拟和分析高速铁路车辆与轨道之间相互作用的研究项目。目标是帮助研究者更全面地评估车辆和轨道系统在不同条件下的动力响应和安全性能，从而提升高速铁路的设计水平和运行安全性。 其他说明：文中提供了详细的建模步骤和方法，对于有MATLAB基础的读者来说，可以直接应用于实际工程项目中。同时，加入了不平顺等激励的仿真部分，使得模型更加贴近实际情况。

基于行星排的新能源汽车整车功率分流Simulink仿真模型：优化构型及控制系统研究,新能源汽车行星排Simulink仿真模型：功率分流控制下的全车构型与丰田普锐斯THS模型之比较研究,新能源汽车行星排整车simulink仿真模型（功率分流控制） 整车构型和丰田普锐斯Prius、THS整车模型类似—— ——行星排建模（发动机模型、启动电机模型、驱动电机模型、电池模型BMS、功率转器、行星排模型、整车控制单元模型） ,新能源汽车; 功率分流控制; 行星排仿真模型; 发动机模型; 驱动电机模型; 电池模型BMS; 功率转换器; 整车控制单元模型,新能源汽车功率分流控制行星排整车Simulink仿真模型研究

导热系数的经验估计 使用经验模型（包括Clarke模型，Cahill-Pohl模型和Slack模型）估算导热系数。 基本方程式 克拉克模型 ， κ分钟= 0.85 K B＆（N A Nρ/ M平均）2/3（E /ρ）1/2 其中k B是玻尔兹曼常数， M avg和n分别是平均原子质量和晶胞中的原子数， E是杨氏模量， ρ是密度， N A是阿伏加德罗数。 卡西尔-Pohl的模型 ， ， κ分钟= K乙/2.48（N /Ω）2/3（V L + 2V T）， 或者 κ分钟= 1/2（π/ 6）1/3 K B＆第（n /Ω）2/3（V L + 2V T）， 其中k B是玻尔兹曼常数， Ω和n分别是晶胞的体积和晶胞中的原子数。从体积模量B和剪切模量G估算出的v l和v t以及纵向声速和横向声速分别如下： v l =（（B + 4G / 3）/ρ） 1/2 ， v t ＝（G /ρ） 1/2